王仁祥，郭曉媛

（武漢理工大學 經(jīng)濟學院，湖北 武漢 430070）

一、引言及文獻綜述

隨著我國經(jīng)濟進入新常態(tài)，如何實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展成為國家的重要目標（陶鋒等，2017）［1］。金融與科技是經(jīng)濟發(fā)展的兩大引擎，深析金融與科技系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，促進兩者有效耦合，對走穩(wěn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展道路具有重要意義?！笆奈濉币?guī)劃明確指出，“加快建設(shè)科技強國”“完善金融支持創(chuàng)新體系”應成為新時代的主要任務（1）；《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》再次強調(diào)，要促進金融與科技的深層次融合（2）。因此，加快現(xiàn)代金融體系建設(shè)步伐，推動科技創(chuàng)新發(fā)展，緩解“金融—科技”耦合脆弱性，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的重要內(nèi)容，也是新時代經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要戰(zhàn)略支點。

近年來，我國金融系統(tǒng)與科技系統(tǒng)的耦合發(fā)展緩慢，隨之產(chǎn)生的耦合脆弱性問題也一直存在。以移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈為代表的新一代信息技術(shù)逐漸與傳統(tǒng)金融全方位融合，在促進經(jīng)濟發(fā)展的同時，也帶來了因部分資源無法自由流動、有效匹配而產(chǎn)生的脆弱性問題［2］，主要表現(xiàn)在當系統(tǒng)遭受內(nèi)、外部擾動時，耦合系統(tǒng)內(nèi)部原有序列狀態(tài)會被破壞，若這種受損積累過多，可能引發(fā)區(qū)域性耦合系統(tǒng)危機［3］。同時，在我國許多區(qū)域興起的“金融中心熱”，使金融資源加速向某些城市集聚。中國（深圳）綜合開發(fā)研究院發(fā)布的《中國金融中心指數(shù)》第十三期指出，以直轄市和省會城市為主體的31 個金融中心城市貢獻全國金融業(yè)增加值的60.2%，其金融機構(gòu)總資產(chǎn)規(guī)模占全國比重超過3/4，擁有全國商業(yè)銀行總資產(chǎn)的74%、證券公司總資產(chǎn)的96%、保險公司總資產(chǎn)的90%（3）。金融資源在地理空間上呈現(xiàn)的集聚特征對金融與科技耦合系統(tǒng)脆弱性有什么影響，發(fā)揮何種作用，各區(qū)域金融產(chǎn)業(yè)集聚的作用如何？對此，本文以2005—2020年我國各省份的面板數(shù)據(jù)為研究對象，采用空間計量方法分析兩者的空間效應及區(qū)域性差異，探析金融資源集聚能否降低“金融—科技”耦合脆弱性，為促進金融發(fā)展與科技創(chuàng)新的有效耦合提供一定的借鑒和參考。

在金融集聚發(fā)展過程中，韋伯最早在空間分析體系中提出了“集聚經(jīng)濟”的概念。1980 年，馬歇爾利用空間集聚外在性理論解釋金融集聚現(xiàn)象，金融集聚的研究逐步得到學者們的重視。早期學者對集聚效應的研究并未充分考慮空間效應的影響，20 世 紀90 年 代，Krugman（1991）［4］、Krugman 和Venables（1995）［5］和Fujita 等（1999）［6］在新經(jīng)濟地理學的研究中成功分析了金融集聚的空間效應產(chǎn)生的影響。此后，學者們從不同角度開展了對金融集聚理論和實證方面的研究。目前，金融集聚的相關(guān)研究主要關(guān)注對技術(shù)進步、經(jīng)濟增長的影響。陳林心和何宜慶（2016）［7］、劉繼和馬琳琳（2019）［8］對經(jīng)濟、地理因素綜合研究后，認為金融集聚具有空間同質(zhì)性，能夠促進本地生態(tài)效率提升；孫建國和高巖（2019）［9］、李海艦（2019）［10］研究發(fā)現(xiàn)，金融集聚為城市整體層面的技術(shù)進步提供了有力支持；張秀艷（2019）［11］借助工業(yè)行業(yè)的大中型企業(yè)數(shù)據(jù)，分析了金融集聚對工業(yè)全要素生產(chǎn)率的負向影響效應；張鐘元等（2020）［12］認為，金融集聚可以通過規(guī)模經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)協(xié)作及擴散效應促進綠色經(jīng)濟發(fā)展，同時金融集聚還存在非線性效應。

隨著研究的深入，學者們開始關(guān)注金融與科技間的密切互動和深度耦合，并將物理學的“耦合”“脆弱性”等概念引入社會經(jīng)濟領(lǐng)域，深入研究“金融—科技”耦合系統(tǒng)、耦合效率及其脆弱性。徐玉蓮等（2011）［13］研究發(fā)現(xiàn)，我國各省份科技金融與科技創(chuàng)新的耦合協(xié)調(diào)度偏低，多數(shù)省份科技金融發(fā)展較為滯后，地區(qū)間耦合協(xié)調(diào)度差距明顯；隨著科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新的進一步發(fā)展，耦合系統(tǒng)的脆弱性因其涉及系統(tǒng)廣、需協(xié)調(diào)因素多、環(huán)節(jié)相對長等特點而逐漸凸顯［14］；王仁祥等（2016）［15］從耦合系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、廣義虛擬環(huán)境基礎(chǔ)、耦合系統(tǒng)功能效率三個維度構(gòu)建科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新耦合系統(tǒng)脆弱性指數(shù)，分析了34 個樣本國的耦合系統(tǒng)脆弱性演進趨勢及差異性表現(xiàn)，研究表明，樣本國的耦合系統(tǒng)脆弱性大多處于中等水平，發(fā)達國家的耦合系統(tǒng)脆弱性整體低于發(fā)展中國家；基于網(wǎng)絡(luò)DEA 方法，王仁祥和楊曼（2018）［16］對中國1996—2014 年省域科技與金融的耦合效率進行了科學測算；張芷若和谷國鋒（2019）［17］從空間角度分析我國科技金融與科技創(chuàng)新的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，結(jié)果顯示兩者的空間集聚特征顯著，并呈現(xiàn)東部強、中西部弱的分布趨勢。

目前，學界在金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性影響方面還未深入研究。王仁祥等（2020）［18］認為，金融資本要素集聚會增強“金融—科技”耦合系統(tǒng)的脆弱性，但效應并不顯著；進一步分區(qū)域探討發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)金融資本集聚與脆弱性呈負相關(guān)關(guān)系，中西部地區(qū)金融資本集聚與脆弱性呈顯著正相關(guān)關(guān)系。本文擬在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，深入探究金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的影響，以期豐富“金融—科技”耦合脆弱性的研究內(nèi)容。

二、金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性空間影響的理論機理

“金融—科技”耦合系統(tǒng)，是科技子系統(tǒng)與金融子系統(tǒng)相互作用、不斷交融產(chǎn)生的復合體。各子系統(tǒng)與外界環(huán)境間進行物質(zhì)、能量和信息的交換，在復雜的要素交換過程中，耦合系統(tǒng)難免會受到內(nèi)、外部的干擾，一個或多個子系統(tǒng)在某些干擾下會面臨崩潰的風險，而這些面臨崩潰的子系統(tǒng)會進一步間接影響其他子系統(tǒng)，最終導致系統(tǒng)局部或全部癱瘓。隨著復雜系統(tǒng)的部分或整體功能喪失，整個耦合系統(tǒng)的脆弱性也表現(xiàn)出來。與此同時，金融部門、機構(gòu)、公司等在地域上向特定區(qū)域集聚，形成一個大型動態(tài)網(wǎng)絡(luò)圈。在網(wǎng)絡(luò)圈中，各要素金融資源相對自由流動，各機構(gòu)、企業(yè)間近距離溝通交流，信息流動性大大提升，同時競爭也更加激烈。由此，本文認為金融集聚主要通過本地效應和空間溢出效應對耦合系統(tǒng)的干擾度、敏感性、恢復力產(chǎn)生影響，并進一步對“金融—科技”耦合脆弱性產(chǎn)生影響。具體影響機制如圖1所示。

圖1 金融集聚影響“金融—科技”耦合脆弱性作用機制過程

（一）金融集聚影響“金融—科技”耦合脆弱性的本地效應

金融集聚是以政府和市場為主導的、從無序到有序的金融發(fā)展過程，其最大的特點便是金融產(chǎn)業(yè)、人才、技術(shù)、信息等進行動態(tài)性的空間地域集聚，逐漸發(fā)展成具有互動性、層次性、多樣性的金融網(wǎng)絡(luò)。金融網(wǎng)絡(luò)的復雜結(jié)構(gòu)使金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的影響不可避免地產(chǎn)生時空、方向、金融結(jié)構(gòu)間的復雜差異。金融資源的集聚通過要素遷移以及強化區(qū)域經(jīng)濟規(guī)模的方式發(fā)揮本地效應，進而影響“金融—科技”的耦合脆弱性。

一方面，金融資源的本地效應，通過優(yōu)化資源配置、強化市場監(jiān)管、推動技術(shù)創(chuàng)新的有效集聚方式影響我國“金融—科技”耦合脆弱性。從資源配置角度來看，金融資源的有效集聚能夠打破區(qū)域間資源互動的壁壘、加快區(qū)域間金融資源流動，進而優(yōu)化區(qū)域資源配置；從市場監(jiān)管角度來看，區(qū)域經(jīng)濟規(guī)模集中能夠提升社會、經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)主體的溝通效率和風險防范能力，使區(qū)域成為一個高效的經(jīng)濟資源共享有機體，降低監(jiān)督管理成本的同時強化市場監(jiān)管；從技術(shù)創(chuàng)新角度來看，人才、資金與技術(shù)的集聚，給區(qū)域的創(chuàng)新帶來源源不斷的人力、物力和信息資源，推動區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新。有效集聚的最終結(jié)果，是可以降低我國“金融—科技”耦合脆弱性。另一方面，金融資源的本地效應，通過剝削區(qū)域資源、引發(fā)區(qū)域過度競爭、打破區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)的擁擠集聚方式影響我國“金融—科技”耦合脆弱性。從區(qū)域資源角度來看，中心城市的虹吸作用使周邊資源向其集中，而過度集中將導致區(qū)域資源擁擠，極化金融網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的資源配置，降低金融網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的互動效率、減小互動規(guī)模；從區(qū)域競爭角度來看，金融要素的高度集中使地區(qū)金融機構(gòu)密度過高，引發(fā)行業(yè)內(nèi)過度競爭，破壞行業(yè)內(nèi)的多樣性，造成行業(yè)內(nèi)壟斷，不利于區(qū)域金融與科技網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)發(fā)展；從層次結(jié)構(gòu)角度來看，擁擠集聚使要素在空間上產(chǎn)生斷層現(xiàn)象，加深各個要素主體間的互動鴻溝，導致金融網(wǎng)絡(luò)運行紊亂。擁擠集聚的最終結(jié)果，是可能增強了我國“金融—科技”耦合脆弱性。

因此，金融集聚通過資源集中改變區(qū)域金融與科技間的要素交流，為“金融—科技”的耦合提供內(nèi)部及外部環(huán)境，以金融集聚的互動性、層次性、多樣性影響著“金融—科技”耦合系統(tǒng)的干擾度、敏感性及恢復力。

（二）金融集聚影響“金融—科技”耦合脆弱性的溢出效應

金融集聚是一個實現(xiàn)區(qū)域利益最大化的發(fā)展過程，包含時間、空間上的靜態(tài)和動態(tài)變化。要素向中心城市集聚并反哺周邊地區(qū)，在地理空間上影響“金融—科技”耦合脆弱性。一方面，金融集聚能夠提高金融服務業(yè)的效率，帶動周邊地區(qū)金融服務業(yè)發(fā)展，提高區(qū)域“金融—科技”耦合系統(tǒng)的抗干擾性，同時加速信息技術(shù)進步，改善周邊地區(qū)信息技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，提高區(qū)域“金融—科技”耦合系統(tǒng)的恢復力；此外，金融集聚能夠加速金融與科技的融合，優(yōu)化資源配置，使周邊地區(qū)共享金融與科技深度耦合的成果，有效降低“金融—科技”耦合脆弱性。另一方面，資源、技術(shù)與人才長時間的過度集中，導致周邊地區(qū)的資源配置等基礎(chǔ)設(shè)施難以吸收中心地區(qū)的反哺，技術(shù)與人才的匱乏降低科技創(chuàng)新的活力，加劇區(qū)域發(fā)展的不平衡，降低了區(qū)域“金融—科技”耦合系統(tǒng)的抗干擾性；加上區(qū)域資源消化能力有限，過度的資源集中使得人才和金融機構(gòu)難以回流，降低區(qū)域“金融—科技”耦合系統(tǒng)的恢復力；此外，周邊地區(qū)對中心城市的依賴性過高，缺乏風險防范能力，導致“金融—科技”耦合系統(tǒng)的不穩(wěn)定，加深了“金融—科技”耦合系統(tǒng)的脆弱性。

由此看來，行業(yè)競爭、技術(shù)創(chuàng)新等內(nèi)生動力推動區(qū)域金融集聚，并通過行業(yè)溢出、技術(shù)溢出、知識溢出回饋周邊地區(qū)；經(jīng)濟規(guī)模、市場機制、區(qū)域因素、人力資本、政策環(huán)境五方面的外生動力加速區(qū)域金融集聚，促進了周邊地區(qū)的發(fā)展。在此過程中，金融集聚帶來的本地效應及溢出效應影響著“金融—科技”耦合脆弱性，“金融—科技”耦合系統(tǒng)的復雜性以及區(qū)位因素也給中心城市對周圍地區(qū)的“金融—科技”耦合脆弱性帶來不確定性。

三、研究設(shè)計

（一）計量模型

本文首先構(gòu)建基準回歸模型（OLS）如下：

其中：ε符合正態(tài)分布；Frag、Fa分別表示“金融—科技”耦合脆弱性、金融集聚；X表示控制變量，包括信息化水平（Inf）、市場化水平（Mar）和經(jīng)濟水平（Fin）。

考慮金融集聚與“金融—科技”耦合脆弱性的空間效應、動態(tài)效應及內(nèi)生性問題帶來的影響（Elhorst，2014）［19］，本文采用空間動態(tài)面板模型進行分析，即在公式（1）的基礎(chǔ)上增加時間和空間因素的影響。構(gòu)建的動態(tài)空間面板模型如下：

其中：Fragit、Fait分別表示i省份在t時間的“金融—科技”耦合脆弱性、金融集聚；αi、υt、εit分別為地區(qū)效應、時間效應和隨機擾動項；θ為滯后一階“金融—科技”耦合脆弱性的反應系數(shù)；ρ、λ分別為空間自回歸系數(shù)和空間誤差系數(shù)，衡量“金融—科技”耦合脆弱性的空間關(guān)聯(lián)程度，反映“金融—科技”耦合脆弱性的空間溢出效應；wit為空間權(quán)重矩陣，采用地理距離的倒數(shù)作為權(quán)重；ln Fait表示本地金融集聚表示鄰地金融集聚。

（二）變量說明

1.“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)

本文基于實證經(jīng)驗，構(gòu)建“干擾—敏感—恢復”的評價框架，從干擾度、敏感性和恢復力三個維度建立我國“金融—科技”耦合脆弱性指標體系，見表1所列。

表1 “金融—科技”耦合脆弱性指標體系

干擾度反映耦合系統(tǒng)受系統(tǒng)內(nèi)部和外部擾動的程度，干擾度越大，潛在耦合脆弱性越高，本文主要考慮金融和科技系統(tǒng)規(guī)模、外部系統(tǒng)刺激情況；敏感性反映“金融—科技”耦合系統(tǒng)受到外界干擾的難易程度，敏感性較高的區(qū)域，受破壞的可能性較大，耦合脆弱性較高，主要考慮經(jīng)濟系統(tǒng)和社會系統(tǒng)狀態(tài)；恢復力反映耦合系統(tǒng)適應外界干擾和從破壞中恢復的能力，恢復能力越強，耦合脆弱性越低，主要考慮金融系統(tǒng)恢復力和科技系統(tǒng)恢復力。綜合考慮指標的科學性、代表性、可獲得性和可比性，結(jié)合“金融—科技”耦合系統(tǒng)評估需求和實際情況，參考學者研究成果［20］，本文構(gòu)建“金融—科技”耦合脆弱性評估指標體系，選取的指標均為負向指標。為消除指標量綱差異，采用極差變換進行標準化處理，運用熵值法計算各指標權(quán)重，測度“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)。

2.金融集聚

金融業(yè)主要包括銀行業(yè)、證券業(yè)和保險業(yè)三大行業(yè)，這三大行業(yè)能很好地反映金融行業(yè)空間集聚情況。受地區(qū)規(guī)模差異因素的影響，為較好反映地區(qū)要素的空間分布情況，現(xiàn)有研究通常使用區(qū)位熵指數(shù)計算金融集聚指數(shù)。本文參考周炯等（2014）［21］的方法，計算公式如下：

其中：下標Hi、m、n分別表示不同行業(yè)、年份和地區(qū)；qn為地區(qū)n的地區(qū)生產(chǎn)總值；q為全國各地生產(chǎn)總值之和；在銀行業(yè)中，F(xiàn)H1amn為地區(qū)n金融業(yè)的區(qū)位熵，qmn為地區(qū)n金融機構(gòu)人民幣在m年的存款之和，qm為全國金融機構(gòu)在m年的人民幣存款之和；在證券業(yè)中，F(xiàn)H2amn為地區(qū)n證券業(yè)的區(qū)位熵，qmn為地區(qū)n在m年股票市價總值，qm為全國股票在m年的市價總值；在保險業(yè)中，F(xiàn)H3amn為地區(qū)n保險業(yè)的區(qū)位熵，qmn為地區(qū)n在m年的保費收入，qm為m年全國保費收入。根據(jù)（3）式計算出三個行業(yè)的集聚水平并進行因子分析，得到最終的金融集聚水平。

3.控制變量

為控制省域異質(zhì)性的影響，本文納入一些其他變量：①信息化水平（Inf）。根據(jù)前文理論分析，信息化水平是影響金融集聚、“金融—科技”耦合的重要因素。在信息化水平測度方面，限于數(shù)據(jù)的可得性，借鑒劉生龍和胡鞍鋼（2010）［22］的做法，本文采用人均服務郵電量予以代理。②經(jīng)濟水平（Fin）。地區(qū)經(jīng)濟水平會影響地區(qū)的金融集聚水平，本文采用地區(qū)財政收入占GDP比重表示。③市場化水平（Mar）。本文采用樊綱等構(gòu)造的《中國市場化指數(shù)》表征市場化水平，該指數(shù)目前只公布了2019年前的數(shù)據(jù)，故2020年該數(shù)據(jù)通過采用市場化測算公式得到。

（三）數(shù)據(jù)說明與統(tǒng)計描述

本文選取2005—2020 年我國30 個省份（不包括西藏及港澳臺地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)進行分析，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國金融年鑒》等。相關(guān)變量描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2所列。

表2 主要變量的基本統(tǒng)計特征

四、實證分析

（一）“金融—科技”耦合脆弱性分布特征

對2005—2020年我國30個省份“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)進行測算，如圖2 所示。可以發(fā)現(xiàn)，脆弱性指數(shù)整體位于區(qū)間［0.49，0.80］，處于中高水平，近年略微下降；同時，我國“金融—科技”耦合脆弱性具有顯著的空間差異，東部地區(qū)脆弱性指數(shù)低于中西部和全國平均水平，中西部地區(qū)脆弱性指數(shù)高于全國平均水平。

圖2 2005—2020年“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)

（二）金融集聚時間演變特征

本文運用Origin 軟件繪制2005—2020 年我國金融集聚的空間梯度分布圖，如圖3 所示。在研究期內(nèi)，我國金融集聚呈現(xiàn)顯著空間差異，經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)金融集聚水平也高（如北京、上海等），經(jīng)濟發(fā)展水平低的地區(qū)金融集聚水平同樣較低（如貴州、甘肅等）。從空間分布特征來看，金融集聚的分布為明顯的梯度結(jié)構(gòu)，2005—2020 年，金融集聚均呈現(xiàn)自東南向西北地區(qū)逐漸遞減的空間分布格局。東部沿海地區(qū)金融集聚水平普遍較高，而中西部地區(qū)的金融集聚水平大部分偏低。截至2020 年，我國金融集聚水平整體明顯提高，金融集聚水平低的省份明顯減少。

圖3 2005—2020年我國各地區(qū)金融集聚水平

（三）空間面板回歸

1.空間相關(guān)性檢驗

使用Moran'sI指數(shù)對中國“金融—科技”耦合脆弱性進行空間相關(guān)性檢驗。定義地理距離空間權(quán)重矩陣W，wij構(gòu)造原則為：

其中：下標i、j分別表示相應省份；d表示兩地區(qū)中心位置之間的距離。

Moran'sI指數(shù)的計算公式如下：

Moran'sI指數(shù)及其統(tǒng)計檢驗結(jié)果見表3所列，可以看出，研究期內(nèi)，我國地區(qū)間“金融—科技”耦合脆弱性存在正向空間依賴性。2018 年、2020 年Moran'sI指數(shù)分別為-0.022 和-0.001，均不顯著，說明這兩年“金融—科技”耦合脆弱性在省份間呈現(xiàn)弱負空間自相關(guān)性；其他年份的Moran'sI指數(shù)皆顯著為正，說明省份間“金融—科技”耦合脆弱性整體呈現(xiàn)空間聚集性。在考察期內(nèi)，Moran'sI指數(shù)呈“鋸齒形”變化趨勢，在2010 年和2014 年均達到了極大值0.066。

表3 2005—2020年中國“金融—科技”耦合脆弱性的Moran's /指數(shù)及其檢驗

為進一步揭示耦合脆弱性的空間異質(zhì)性，本文繪制出2005 年、2010 年、2015 年和2020 年耦合脆弱性指數(shù)的Moran'sI散點圖，如圖4 所示（4）。除廣東、安徽、河北、江西和內(nèi)蒙古等，其他省份多位于第一、三象限，說明我國地區(qū)“金融—科技”耦合脆弱性之間的依賴特征是正向的。位于第三象限的地區(qū)，如上海、江蘇、山東和浙江等東部省份，表現(xiàn)出“低—低”集聚現(xiàn)象；位于第一象限的地區(qū)，如甘肅、青海、云南和黑龍江等中西部省份，表現(xiàn)出“高—高”集聚現(xiàn)象。同時，從Moran'sI散點的時序變化可以看出，各地區(qū)所處的象限沒有太大變化，說明我國“金融—科技”耦合脆弱性存在的空間相關(guān)性較為穩(wěn)定。還需說明的是，2020 年的Moran'sI指數(shù)散點圖表明各區(qū)域耦合脆弱性并未表現(xiàn)強相關(guān)性。

圖4 “金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)的Moran's I散點圖

2.估計結(jié)果與分析

本文使用穩(wěn)健Lagrange 乘數(shù)對空間面板模型進行選擇，檢驗發(fā)現(xiàn)，空間自回歸模型（SAR）與空間誤差模型（SEM）的穩(wěn)健Lagrange 乘數(shù)在10%的水平上均通過了檢驗，考慮“金融—科技”耦合脆弱性的滯后影響，以SAR 模型為基礎(chǔ)構(gòu)建空間動態(tài)SAR 模型進行檢驗，結(jié)果見表4 所列，模型估計結(jié)果見表5所列。

表4 SAR與SEM模型的穩(wěn)健Lagrange乘數(shù)檢驗

由表5 可知，在模型（1）中，金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的影響是負向的，且通過了1%的顯著性檢驗，即金融集聚每增加1%，“金融—科技”耦合脆弱性平均減少0.195%，說明我國金融行業(yè)處于有效集聚狀態(tài)，能夠降低“金融—科技”耦合脆弱性。此外，信息化水平、經(jīng)濟水平、市場化水平也能降低“金融—科技”耦合脆弱性。進一步分析發(fā)現(xiàn)，模型（2）—（6）的估計系數(shù)符號及顯著性與模型（1）沒有太大差異，本地金融集聚系數(shù)顯著為負，鄰地金融集聚系數(shù)顯著為正且遠大于本地金融集聚系數(shù)，說明金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的空間溢出作用遠大于本地效應，金融集聚每提升1%，本地“金融—科技”耦合脆弱性平均降低約0.08%，而金融集聚每提升1%，鄰地“金融—科技”耦合脆弱性平均增加約0.33%?？臻g動態(tài)SAR 面板模型的估計結(jié)果與靜態(tài)SAR 面板模型的系數(shù)及符號基本類似，說明考慮地理距離和空間溢出效應來分析金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的影響效應是合適的。但靜態(tài)空間面板模型低估了金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的本地效應并夸大了空間溢出效應，原因在于模型（6）中的金融集聚度系數(shù)（-0.065）顯著大于模型（5）中的金融集聚度系數(shù)（-0.072）、模型（6）鄰地金融集聚系數(shù)（0.415）大于模型（5）中的鄰地金融集聚度系數(shù)（0.369）。更重要的是，動態(tài)空間面板模型中“金融—科技”耦合脆弱性的一階滯后項都為正且通過了1%的顯著性檢驗，說明“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)的一階滯后項能將影響耦合系統(tǒng)的潛在因素（如經(jīng)濟及政策環(huán)境等）從空間結(jié)構(gòu)因素的影響中分離出來，從而使靜態(tài)空間面板模型的偏差得以糾正，也反映了中國“金融—科技”耦合脆弱性具有動態(tài)性、連續(xù)性的特征。

由模型（5）的估計結(jié)果可知，金融集聚的空間滯后項系數(shù)顯著為正，表明金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性具有正向溢出效應，金融集聚可以提高鄰地的“金融—科技”耦合脆弱性。由于金融行業(yè)較少受到區(qū)域運輸成本的限制，因此，金融集聚甚至可以跨區(qū)域影響“金融—科技”耦合脆弱性?？梢?，金融集聚對地理距離的弱敏感性，使其能在一定程度上擺脫地理距離的束縛，使金融集聚可以通過優(yōu)化資源配置、強化市場監(jiān)管、推動技術(shù)創(chuàng)新的方式遠距離作用于相關(guān)地區(qū)的“金融—科技”耦合脆弱性。在控制變量方面，經(jīng)濟水平和信息化水平對“金融—科技”耦合脆弱性存在明顯降低作用，且都通過了10%和1%的顯著性檢驗；市場化水平系數(shù)為正，說明市場化水平會提高耦合脆弱性，但不顯著?？梢?，外界環(huán)境因素是“金融—科技”耦合脆弱性從低級形態(tài)向高級形態(tài)不斷演化的關(guān)鍵要素。

3.行業(yè)層面的差異性

考慮我國金融行業(yè)在各區(qū)域的分布密度不同，“金融—科技”耦合脆弱性的影響在不同金融行業(yè)中可能存在差異性。本文進一步檢驗三大行業(yè)集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的影響，估計結(jié)果見表6所列。

表6 不同行業(yè)的動態(tài)空間面板模型估計結(jié)果

在我國金融業(yè)發(fā)展過程中，由于地區(qū)資源錯配，三大行業(yè)集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的影響有較大差異。由表6可知，銀行業(yè)和保險業(yè)的集聚顯著降低了本地“金融—科技”耦合脆弱性，而證券業(yè)的集聚會提高本地“金融—科技”耦合脆弱性，但系數(shù)未通過顯著性檢驗。此外，三大金融行業(yè)的集聚都具有顯著空間溢出效應，從估計系數(shù)來看，溢出效應遠大于本地效應，銀行業(yè)的集聚對耦合脆弱性的降低作用與空間溢出效應都最大，銀行業(yè)集聚水平每增加1%，本地“金融—科技”耦合脆弱性平均降低0.07%，鄰地“金融—科技”耦合脆弱性平均增加0.40%。在我國三大金融行業(yè)中，證券業(yè)區(qū)域發(fā)展最不平衡，上海和北京等中心城市證券業(yè)高度集中，減弱了本地區(qū)證券業(yè)集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的負向影響。在經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的背景下，協(xié)調(diào)三大金融行業(yè)區(qū)域平衡有助于降低“金融—科技”耦合系統(tǒng)的脆弱性。

4.區(qū)域?qū)用娴漠愘|(zhì)性

我國幅員遼闊，地區(qū)間的金融集聚水平各異。根據(jù)我國的行政區(qū)域，將30 個省份樣本劃分為東部、中部、西部地區(qū)，分別研究三個區(qū)域的金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性影響，結(jié)果見表7所列。

表7 三大區(qū)域動態(tài)空間面板模型估計結(jié)果

表7的檢驗結(jié)果顯示，在本地效應中，東部地區(qū)的金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性有顯著降低作用，中西部地區(qū)的金融集聚則會提高耦合系統(tǒng)的脆弱性且系數(shù)均未通過顯著性檢驗；在溢出效應中，只有西部地區(qū)在5%的顯著性水平上通過了檢驗。東部地區(qū)是我國金融要素高度集中的地區(qū)，金融集聚通過優(yōu)化資源配置、完善市場監(jiān)管和加速技術(shù)創(chuàng)新顯著降低了本地耦合脆弱性，處于有效集聚狀態(tài)，符合本文理論預期；中西部地區(qū)因為資源的不合理配置、發(fā)展的不均衡，對耦合脆弱性并未表現(xiàn)出與東部地區(qū)相同的作用。從三個區(qū)域的結(jié)果來看，金融集聚水平需要在一定范圍內(nèi)才能降低本地“金融—科技”耦合脆弱性，金融集聚對本地耦合脆弱性的影響是非線性的。改革開放以來，我國重點發(fā)展東部地區(qū)，導致金融資源大量流向東部地區(qū)，區(qū)域內(nèi)發(fā)展較為均衡，從而減弱了金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的空間溢出效應。中部地區(qū)在“中部崛起戰(zhàn)略”的支撐下，資源配置效率逐漸提高，但由于“技術(shù)勢差”，資源配置效率的提高并沒有對脆弱性產(chǎn)生顯著的降低作用和空間溢出效應。此外，中部地區(qū)的技術(shù)回流仍處于低水平狀態(tài)，科技系統(tǒng)與金融系統(tǒng)的快速融合所需的技術(shù)轉(zhuǎn)化未達到期望標準，金融資源在不完善的信息技術(shù)下轉(zhuǎn)化難免出現(xiàn)資源不匹配的情況，這使得金融集聚對“金融—科技”耦合效率的促進達不到理想效果。西部地區(qū)資源配置相對落后，資源配置效率低下、金融基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、科技發(fā)展緩慢等因素，導致中心地區(qū)的金融集聚增加了其他地區(qū)的“金融—科技”耦合系統(tǒng)脆弱性。

（四）穩(wěn)健性檢驗

前文構(gòu)建的空間動態(tài)面板模型是一種從低級演化到高級的動態(tài)過程，而GMM 方法不需要滿足經(jīng)典計量假設(shè)，為保證模型擾動項的隨機性和解釋變量的有效性，采用GMM進行檢驗，檢驗結(jié)果見表8所列。其中，檢驗一為以本文研究數(shù)據(jù)進行的GMM檢驗實證結(jié)果；為使檢驗更加科學可靠，檢驗二更換金融集聚的測度數(shù)據(jù)，采用區(qū)位熵直接測算金融集聚水平。具體公式如下：

表8 穩(wěn)健性檢驗

其中：fit、pit分別為i省第t年末金融業(yè)增加值和地區(qū)生產(chǎn)總值，F(xiàn)t、Pt分別表示全國第t年末金融業(yè)增加值和全國生產(chǎn)總值。

檢驗結(jié)果表明，無論是檢驗一、還是檢驗二，GMM回歸的系數(shù)與模型（4）、模型（5）的系數(shù)符號均相同，說明本文模型結(jié)果是穩(wěn)健的。Arellano-Bond檢驗中檢驗一、檢驗二AR（2）的P值分別為0.401、0.564，均大于0.05，故擾動項為隨機項；Sargan檢驗中檢驗一、檢驗二的P值分別為0.852、0.827，均大于0.05，故模型的工具變量是外生的。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

如何促進科技與金融的有效融合一直是學術(shù)界關(guān)注的重要課題。通過實證研究，本文得出以下結(jié)論：

第一，整體上我國“金融—科技”耦合脆弱性中等偏高，近些年隨著金融和科技發(fā)展有逐步降低的趨勢，存在明顯的空間聚集效應。地區(qū)間差異較大，中西部地區(qū)“金融—科技”耦合脆弱性高于東部地區(qū)，東部地區(qū)“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)遠低于全國平均水平，中西部“金融—科技”耦合脆弱性指數(shù)則略高于全國平均水平之上。

第二，從全國數(shù)據(jù)估計結(jié)果來看，金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性存在明顯空間溢出效應與本地效應。金融集聚能夠顯著降低本地“金融—科技”耦合脆弱性，并提高鄰地“金融—科技”耦合脆弱性，提高幅度遠大于降低幅度。在其他控制變量中，經(jīng)濟水平和信息化水平能夠顯著降低“金融—科技”耦合脆弱性。

第三，從分地區(qū)、分行業(yè)的估計結(jié)果來看，金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的本地效應和空間溢出效應在不同地區(qū)、不同行業(yè)間存在明顯差異。一方面，東部地區(qū)的金融集聚能夠顯著降低本地區(qū)“金融—科技”耦合脆弱性，西部地區(qū)的金融集聚會顯著增加鄰地“金融—科技”耦合脆弱性，中部地區(qū)具有負向溢出效應，但沒有通過顯著性檢驗；另一方面，銀行業(yè)和保險業(yè)的集聚對本地“金融—科技”耦合脆弱性存在顯著降低作用，但顯著提高了鄰地“金融—科技”耦合脆弱性，證券業(yè)集聚對本地“金融—科技”耦合脆弱性具有正向作用但沒有通過顯著性檢驗。金融集聚對“金融—科技”耦合脆弱性的影響效應受限于各地區(qū)“金融—科技”耦合發(fā)展階段，不同金融行業(yè)的集聚對“金融—科技”耦合脆弱性表現(xiàn)出不同大小、不同方向的影響。

（二）政策建議

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：

第一，在全國范圍內(nèi)，應當使區(qū)域金融中心的資源有序回流到其他金融個體中，在缺乏中心城市的區(qū)域，使該區(qū)域內(nèi)的資源有序集聚到多個中心城市，形成“多點帶面”的局勢，空間上建立具有結(jié)構(gòu)層次的金融網(wǎng)絡(luò)，促進金融要素的有效集聚，預防金融要素的擁擠集聚，使本地與鄰地的“金融—科技”耦合脆弱性都能得到持續(xù)降低。

第二，在不同區(qū)域與行業(yè)中，一方面，需要控制東部地區(qū)的金融集聚對其他地區(qū)進一步的資源虹吸，預防擁擠集聚，在穩(wěn)定東部地區(qū)金融結(jié)構(gòu)的同時讓金融資源逐步回流至周邊地區(qū)，推動本地區(qū)金融要素的有效集聚，使金融資源在更大區(qū)域范圍內(nèi)自由流動。發(fā)揮中心地區(qū)積累的資源優(yōu)勢，輻射周圍地區(qū)，帶動區(qū)域可持續(xù)發(fā)展，降低本地區(qū)“金融—科技”耦合脆弱性。減弱西部地區(qū)的“鍋底效應”，堅持推進“西部大開發(fā)”政策，優(yōu)化西部地區(qū)金融資源配置，從人力、物力上提高金融活力，為金融技術(shù)創(chuàng)新提供動力，使金融集聚能夠緩解西部地區(qū)的本地“金融—科技”耦合脆弱性，并降低鄰地“金融—科技”耦合系統(tǒng)的脆弱性。穩(wěn)定中部地區(qū)的資源回流速度，進一步加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大金融業(yè)投入，培養(yǎng)創(chuàng)新型人才，豐富地區(qū)產(chǎn)業(yè)多樣性，使中部地區(qū)能夠高效接納東西部的要素流入，成為全國互動的重要橋梁，從而緩解本地“金融—科技”耦合脆弱性。另一方面，使三大行業(yè)在空間上形成具有層次結(jié)構(gòu)的集聚，讓整個金融網(wǎng)絡(luò)體系的資源流動更加充分。銀行業(yè)與保險業(yè)需要細化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，擴大服務覆蓋面，提高服務效率，進一步縮小區(qū)域差異；對于證券業(yè)，集聚中心在高效發(fā)揮市場交易職能的同時，要使相對集中的資源分散到其他地區(qū)，防范擁擠集聚風險。第三，無論是不同行業(yè)還是不同區(qū)域，穩(wěn)固的“金融—科技”系統(tǒng)結(jié)構(gòu)是降低“金融—科技”耦合脆弱性的關(guān)鍵。應當以金融結(jié)構(gòu)的多樣性、互動性和層次性為基礎(chǔ)，通過要素自由流動優(yōu)化資源配置，預防結(jié)構(gòu)斷層；另外應注重科學技術(shù)人才的培養(yǎng)、科學技術(shù)的創(chuàng)新，提高地區(qū)信息化水平和經(jīng)濟水平，為“金融—科技”的深度耦合奠定牢靠的基礎(chǔ)，讓金融科技服務切實有效地服務于實體經(jīng)濟發(fā)展。

注 釋：

（1）資料源自《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035 年遠景目標綱要》（http：//www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm）。

（2）資料源自《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025 年）》（http：//www.gov.cn/zhengce/2022-01/07/content_5666817.htm）。

（3）資料源自《中國金融中心指數(shù)（CFCI）報告（第十三期）（http：//www.cfci.org.cn/html/2022/06/20/202206200349 017310001520.html）。

（4）圖中序號1—30分別對應安徽省、北京市、福建省、甘肅省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、貴州省、海南省、河北省、河南省、黑龍江省、湖北省、湖南省、吉林省、江蘇省、江西省、遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、青海省、山東省、山西省、陜西省、上海市、四川省、天津市、新疆維吾爾自治區(qū)、云南省、浙江省、重慶市。